Bài giảng Nghiên cứu khoa học: Chương 4 - TS. Đinh Bá Hùng Anh

Trong bối cảnh nghiên cứu khoa học ngày càng phức tạp, việc thu thập dữ liệu đóng vai trò nền tảng, quyết định chất lượng và độ tin cậy của mọi phát hiện. Chương 4 này tập trung vào quy trình thiết yếu của việc thu thập dữ liệu, cung cấp cái nhìn tổng quan về các yêu cầu cơ bản đối với dữ liệu nghiên cứu và phân loại các nguồn dữ liệu chính. Tầm quan trọng của việc hiểu rõ sự khác biệt giữa các loại dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp, được nhấn mạnh để đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu có thể lựa chọn phương pháp phù hợp nhất, tối ưu hóa nguồn lực và đạt được mục tiêu nghiên cứu một cách hiệu quả.

Sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu đang tìm hiểu hoặc thực hiện các dự án nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong giai đoạn lập kế hoạch thu thập dữ liệu.

Tài liệu này, với vai trò là Chương 4 của bộ tài liệu “Nghiên cứu Khoa học”, trình bày một cách có hệ thống về tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu trong bất kỳ dự án nghiên cứu nào. Nó khởi đầu bằng việc đặt ra các yêu cầu cốt lõi đối với dữ liệu, bao gồm sự phù hợp với mục tiêu, độ chính xác, tin cậy, tính khách quan cũng như các yếu tố về thời gian và chi phí. Trọng tâm chính của chương này là phân loại và so sánh chi tiết giữa dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp. Đối với dữ liệu thứ cấp, tài liệu đi sâu vào định nghĩa, phân tích các nguồn bên trong (như cơ sở dữ liệu khách hàng) và bên ngoài (như tài liệu đã công bố, nguồn dữ liệu chung, tổ chức nghiên cứu marketing). Đồng thời, các thuận lợi như chi phí thấp, thời gian thu thập nhanh và hạn chế như khả năng không phù hợp mục đích, tính thời sự cũng được làm rõ. Thông qua việc phân tích cấu trúc, loại hình và phương pháp tiếp cận các nguồn dữ liệu khác nhau, từ các tài liệu xuất bản đến các cơ sở dữ liệu trực tuyến và ngoại tuyến, tài liệu cung cấp một cái nhìn toàn diện. Những thông tin này giúp người đọc có thể lựa chọn và khai thác dữ liệu một cách tối ưu, nâng cao hiệu quả và tính khoa học của quá trình nghiên cứu, từ đó đưa ra các kết luận vững chắc và có giá trị ứng dụng cao.